Detección de patrones de fallas de automóviles basada en técnicas de aprendizaje automático y bases de conocimiento

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorAnzures García, Mario
dc.contributorBello López, Pedro
dc.contributor.advisorBELLO LOPEZ, PEDRO; 80291
dc.contributor.authorPérez Vázquez, Antonio
dc.date.accessioned2024-10-24T16:11:26Z
dc.date.available2024-10-24T16:11:26Z
dc.date.issued2024-09
dc.description.abstract"Los automóviles han estado presentes por cerca de 139 años, cuando el 3 de julio de 1886, Karl Benz realizó su primer viaje público en el Patent-Motorwagen por las calles de Mannheim, Alemania. La introducción de la electrónica en los automóviles fue un proceso gradual que comenzó en las décadas de 1960 y 1970. En esta última década, se introdujeron sistemas electrónicos de control de emisiones para cumplir con las regulaciones ambientales. Con ello, se desarrollaron los códigos de diagnóstico a bordo (OBD, On Board Diagnostics) para poder interpretar las fallas de los sensores y actuadores con los que ahora contaba el vehículo. Se introdujeron por primera vez en la década de 1980 con el sistema OBD-I. Sin embargo, el estándar OBD-II, que es el sistema de diagnóstico utilizado en la mayoría de los vehículos modernos, fue implementado de manera generalizada a partir de mediados de la década de 1990. El objetivo general del proyecto de tesis es especificar un conjunto de patrones para diagnosticar de manera automática las fallas de motor presentes en un automóvil a través de reglas y hechos, sustentado en árboles de decisión, bases de conocimiento y lógica difusa".
dc.folio20240906171735-8908-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/21896
dc.language.isospa
dc.matricula.creator222470187
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccAutomóviles--Industria y comercio--Automóviles--Industria y comercio
dc.subject.lccMotores eléctricos—Protección
dc.subject.lccAutomóviles--Equipo eléctrico
dc.subject.lccLocalización de fallas (Ingeniería)—Automatización
dc.subject.lccAutomóviles--Industria y comercio--Innovaciones tecnológicas
dc.subject.viafMotores eléctricos--Mantenimiento y reparación
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computación
dc.titleDetección de patrones de fallas de automóviles basada en técnicas de aprendizaje automático y bases de conocimiento
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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